本篇文章是一個技術探討文,探討 Docker 是如何使用硬碟空間以及當維運人員發現空間不足時應該要如何清理系統上的空間。
Docker 的便利使用方式使得開發人員可以非常簡的透過的 Container 的概念來運行各式各樣的應用程式,這中間牽扯包含 Image 的建置,抓取以及透過其產生出一個運行的 Container。
隨者時間愈用愈久,系統內可用的空間也會愈來愈少,這時候可以透過 docker system df 來觀看一下目前系統上的空間資訊,主要包含下列四種類型,而每個類型也會包含目前使用量以及可以回收的量有多少
1. Images
2. Containers
3. Local Volumes
4. Build Cache(只有 docker 18.09 後使用 buildkit 才會有)
當 Contaienr 被創建時, /var/lib/docker 底下會有很多檔案以及資料夾都被創建出來,譬如
- /var/lib/docker/containers/ID (資料夾):如果 container 使用的是預設的 logging driver,則 log 檔案都會以 JSON 的格式存放於這個資料夾底下。
所以要注意,當 contaienr 有太多 log 時,其會透過這個方式影響節點檔案系統的容量
- /var/lid/docker/overlay2 (資料夾): 這邊包含了 containers 本身的 read-write layer 的檔案,大部分 Linux 發行版預設都會使用 overlay2 來管理。此外 contaienr 內如果有存放任何額外檔案於系統中,實際上都會放這節點上的這個資料夾內。
接下來作者透過一個實際的範例,讓一個全新的 contaienr 內透過 dd 指令來產生一些檔案,並且觀察上述資料夾的變化以及 docker system df 的結果,最後介紹 docker prune 以及 docker rm 針對 contaienr 的處理。
關於 image 的部分,除了常規使用的 Image 外,還有
1. Dangling images: 不再被參考使用的 image,譬如 ID/Tag 都是 None 的
這邊可以透過 docker image ls -f dangling=true 的指令
文章後半部分還有介紹 docker volume 以及 build cache 的部分,這篇文章非常推薦大家閱讀,除了基本使用外還會介紹底層 docker 實際上用到的資料夾,有了這些概念未來對於如何清除 docker 環境就會更有概念,知道要刪除哪些資料夾以及為什麼要刪除。
https://betterprogramming.pub/docker-tips-clean-up-your-local-machine-35f370a01a78
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GitHub 最強 AI 數學解題神器!拍照上傳秒給答案,連微積分都難不倒他
Posted on2019/05/27
TO 精選觀點
【為什麼我們要挑選這篇文章】AI 應用越發奇葩,過去寫數學一支筆、一顆腦,現在連腦都不用,帶個 AI 就行。
中國 GitHub 大神研發數學 AI,透過深度學習與影像識別,打造最強解題神器。每個學生都夢寐以求的數學 AI 究竟怎麼下載?怎麼用?接著看下去。(責任編輯:陳伯安)
作者:量子位/ 曉查 銅靈
一位叫 Roger 的中國學霸小哥的拍照做題程式 mathAI 一下子火了,這個 AI,堪稱數學解題神器。
輸入一張包含手寫數學題的圖片,AI 就能辨識出輸入的數學公式,然後給出計算結果。
不僅加減乘除基本運算,就連高等數學中的微積分都不在話下。
就像下面這樣:
還在苦苦糾結高數作業如何求解?還在東奔西走的找學霸借作業?手握 mathAI,不就是手握了新時代的解題利器嗎?
此項目程式碼已半開源
短短幾天時間,這個項目在微博就收穫了上百次轉發。看到畫風如此新奇,似乎還能開啓無限可能應用,網友們紛紛召喚自己的印象筆記(中國版 Evernote)小助手收藏,大呼:以後教數學就是它了。
作者表示,這個專案已經是半開源狀態了,目前開源的部分可以辨識計算加減乘除簡單運算。
如果想要辨識更加複雜的運算式,可以參考數學公式辨識的論文自己進行擴展。
具體來看看這個解題神器。
深度學習辨識數學題,正確率逼近 80%
全能型選手 mathAI 是怎麼實現這個功能的?
作者在 Github 中介紹說,整個程式使用 python 實現,具體處理流程包括:圖像預處理 → 字元辨識 → 數學公式辨識 → 數學公式語義理解 → 結果輸出。
整個系統的處理流程如下:
圖片預處理主要以 OpenCV 作為主要工具,將圖片中的字元單獨切割出來,避免無關變數對字元辨識的影響。
隨後,國際數學公式辨識比賽資料集(CROHME)對通過卷積神經網路進行訓練。
此外,還進行結構分析,對字元的空間關係進行判定。比如一個字元的上標和下標,含義自然不一樣。
在語義分析階段,就需要匯集上面得到的資訊,判斷運算該如何進行了。節點屬性傳遞過程如下圖所示:
作者在用 160 道手寫測試題進行了測試:
結果表明,平均字元辨識率達到了 96.23%,且系統做題的平均正確率達到了 79.38%。
手把手教學怎麼用
來,實際上手操作下。
作者給出兩種使用模式:網頁模式和介面模式(Interface)。介面模式比較直觀,只需打開網頁上傳圖片即可自動給出解題結果。
下面以介面模式為例介紹一下 mathAI 的安裝使用方法。
首先需要安裝 flask、虛擬環境、科學資料庫 numpy、sympy 等,它們都可以用 pip 安裝。
pip install flask
pip install virtualenv
將項目的 lib.zip 檔解壓到系統目錄的 venv 資料夾下。(lib.zip 可以回覆 lib 獲取)
配置置好運行環境後,用 PyCharm 打開下載好的專案,在載入過程中,PyCharm 會自動安裝好專案依賴的軟體資料庫。
使用命令列進入專案所在目錄,並啓動虛擬環境:
. venv/bin/activate
將 FLASK_ENV 環境變數設置為啓用開發模式:
export FLASK_ENV=development
然後使用指令運行 flask 網站框架 :
export FLASK_APP=welcome.py
flask run
打開流覽器,在位址中輸入 127.0.0.1:5000,即可打開項目網頁。在網頁中輸入一張包含數學公式的圖片,就好返回運算結果。
目前 GitHub 專案頁上的程式碼只支持加減乘除這樣的簡單運算。
中國神人 Roger 的其他 GitHub 發明
做出這個自動求解系統的,還是一位元中國少年。
這位 GitHub ID 為 Roger,本名羅文傑,是中山大學資料科學與電腦學院的研一在讀碩士生,主要攻讀電腦視覺方向。
不僅這個解題神器,在 Roger 的 GitHub 主頁上還能看到其此前參與的很多有趣研究。
比如這個基於帖子的校園互助交友平臺 LiBond。用戶可以在裡面發佈任務,然後使用虛擬幣荔枝進行交易。
羅同學的設想是,有閒置時間的同學可以在此平臺上幫助他人,然後結交好朋友,荔枝幣還能用來兌換喜歡的物品。
再比如,一個基於 C++ 的無禁手五子棋 AI,可以通過 openGL 實現圖形介面。
在這個項目中,羅同學使用了最經典的極大極小博弈樹、alpha-beta 剪枝、置換表等演算法,還附上了核心程式碼。
確認過眼神,是學霸無疑了。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2019/05/27/math-ai/…
lib檔 在 紙片模型 Youtube 的最佳貼文
如果讓你猜,每個月麥塊的創作者們總共推出了多少個模組,你覺得有多少?10個?20個?30個?不,答案是 300 個。
作為一個麥塊玩家,研究一下模組無可厚非。但假設一個模組花十分鐘,全部加起來也要五十個小時(???)才能夠消化完畢。所以,你就知道這是一個多麼不可能的任務。
紙片將這 300 個模組全部消化,彙整成了 20 個最值得推薦的給你。
這中間省下的時間,就好好的去玩 Minecraft 吧!
**The 20 best new mods in Minecraft! (2020 December)**
Forge:
1. Eki Lib 捷運進站閘門
https://bit.ly/3n2yMYK
2. LotTweaks 創造優化
https://bit.ly/3lYE1aH
3. FTB Ultimine 多方塊處理
https://bit.ly/2IvGTy5
4. Rough Tweaks Revamped 新版粗暴血量
https://bit.ly/3oA1zEp
5. Sulfur And Potassium 更多火藥
https://bit.ly/3lZu0Kt
6. Configurable Extra Mob Drops 可配置的額外怪物掉落
https://bit.ly/36Z5kgG
7. Configurable Mob Potion Effects 可配置的怪物藥水效果
https://bit.ly/3ouYuFI
8. Lorespawn 怪物生在對的地方
https://bit.ly/33WR6uU
9. Regrowth 村民再生
https://bit.ly/33WR860
10. GuardsCraft 守衛
https://bit.ly/3lZOfb0
11. Ornamental 裝飾方塊
https://bit.ly/3qGcLBr
12. Ultra Amplified Dimension (Forge) 超巨型世界
https://bit.ly/2K4hZGf
13. Smooth Boot (Forge) 平滑載入
https://bit.ly/39PDB46
Fabric:
14. Access REI Recipes From A Block (ARRFAB) 從方塊看合成表
https://bit.ly/39VftNm
15. Tweakeroo 方塊放置器
https://bit.ly/3gurlr9
16. Headshot 暴頭
https://bit.ly/371M3LT
17. Bits And Chisels 像素與鑿子
https://bit.ly/371zu3c
18. Simple Elevators 簡單的電梯
https://bit.ly/3gvQaD6
19. Dimension Extras (Gravity and Sky) for Fabric 重力
https://bit.ly/3n1tBsh
20. Canvas Renderer (Canvas 渲染)
https://bit.ly/2VVDSu5
**常見問題**
Q:手機能裝嗎?
A:不行,如果紙片的影片如果沒有特別著明,通常都是電腦上遊玩的 Java 版唷。
Q:想找到完整的版本嗎?
A:進入模組頁面 → Files 分頁 → View All 按鈕 → Game Version。即可找到所有版本。
Q:安裝時遇到錯誤,需要前置模組?
A:有兩種方法解決:
1. 閱讀錯誤訊息,直接 Google 訊息所顯示的模組名稱,下載安裝即可。
2. 進入模組頁面 → Relations 分頁。即可找到關聯模組,有時候會顯示非前置但有相關的。
Q:怎麼安裝模組?
A:
1. 請參考紙片的模組教學影片(https://youtu.be/8gYBo_vcZFs)。大多數人會在安裝 Forge 時出錯,請預先裝 Java 並透過他開啟即可。很多時候都是壓縮軟體關聯了 ".jar" 副檔名,導致電腦新手以為下載成了壓縮檔。
2. 透過 MuiltMC 安裝(大推!)
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